MedCalcの無料オンライン事後検出力計算機
事後検出力分析は、しばしば誤解を招くもので無意味であると批判されています。
- 事後検出力分析は、研究デザインや方法論に他の欠陥があった場合でも、研究者が検出力不足を理由に非有意な結果を正当化することを助長する懸念があります。この慣行は科学的厳密さを損ない、不確定または誤解を招く結果の発表につながる可能性があります。
- 効果量周辺の信頼区間は、不確実性と証拠の強さについてより意味のある洞察を提供します。
- 検定が非有意な結果をもたらす場合、事後検出力分析は常に低い検出力を示します — しかしこれは単に非有意性を反映しているだけで、追加の洞察はほとんどまたはまったく提供しません。
- 事後検出力は本質的にP値の再定式化です。事後検出力は観測されたP値と効果量の直接的な関数です。
しかし、一部の学術誌や助成機関は、特に研究が陰性の結果をもたらした場合、依然としてこれを求めています。
このため、以下のオンライン事後検出力計算機を提供しています。
その他の検定のための一般式
その他の検定については、観測されたp値と観測された検出力を関連づける以下の一般式を使用できます:
$$ 観測された検出力 = 1 - \Phi(z_{1-\alpha/2} - z_{1-p/2}) $$
ここで
- $ \Phi $ は標準正規分布の累積分布関数(CDF)です。
- $ z_{1-\alpha/2 } $ は有意水準の臨界値です(例えば、両側z検定で $ \alpha$ = 0.05の場合は1.96)。
- $ z_{1-p/2} $ は観測されたp値に対応するzスコアです。
以下の計算機は、P値のみに基づいた検出力の推定値を提供します。
| 必要な有意水準(P): | |
|---|---|
| 観測されたP値: |
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参考文献
- Bakker M, van Dijk A, Wicherts JM (2019) The rules of the game in the interpretation of psychological research: Why we should abandon post hoc power analysis. Psychological Methods, 24(4), 492-503.
- Button KS, et al. (2013) Power failure: Why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 14(5), 365-376.
- Cohen J (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
- Gelman A, Carlin JB (2014) Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press.
- Hoenig JM, Heisey DM (2001) The abuse of power: The pervasive fallacy of power calculations for data analysis. The American Statistician, 55(1), 19-24.
- Lakens D (2022) Practical Meta-Analysis. Sage.
- McShane BB, Böckenholt U (2017) The pitfalls of post hoc power analysis. Psychological Science, 28(4), 551-561.
詳細については、MedCalcマニュアルをご覧ください: サンプルサイズの計算：はじめに。
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